Reorganizing Care With the Implementation of Electronic Medical Records: A Time-Motion Study in the PICU*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess caregivers' patient care time before and after the implementation of a reorganization of care plan with electronic medical records. DESIGN: A prospective, observational, time-motion study. SETTING: A level 3 PICU. PARTICIPANTS: Nurses and orderlies caring for intubated patients during an 8-hour work shift before (2008-2009) and after (2016) implementation of reorganization of care in 2013. INTERVENTIONS: The reorganization plan included improved telecommunication for healthcare workers, increased tasks delegated to orderlies, and an ICU-specific electronic medical record (Intellispace Critical Care and Anesthesia information system, Philips Healthcare). MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Time spent completing various work tasks was recorded by direct observation, and proportion of time in tasks was compared for each study period. A total of 153.7 hours was observed from 22 nurses and 14 orderlies. There was no significant difference in the proportion of nursing patient care time before (68.8% [interquartile range, 48-72%]) and after (55% [interquartile range, 51-57%]) (p = 0.11) the reorganization with electronic medical record. Direct patient care task time for nurses was increased from 27.0% (interquartile range, 30-37%) before to 34.7% (interquartile range, 33-75%) (p = 0.336) after, and indirect patient care tasks decreased from 33.6% (interquartile range, 23-41%) to 18.6% (interquartile range, 16-22%) (p = 0.036). Documentation time significantly increased from 14.5% (interquartile range, 12-22%) to 26.2% (interquartile range, 23-28%) (p = 0.032). Nursing productivity ratio improved from 28.3 to 26.0. A survey revealed that nursing staff was satisfied with the electronic medical record, although there was a concern for the maintenance of oral communication in the unit. CONCLUSIONS: The reorganization of care with the implementation of an ICU-specific electronic medical record in the PICU did not change total patient care provided but improved nursing productivity, resulting in improved efficiency. Documentation time was significantly increased, and concern over reduced oral communication arose, which should be a focus for future electronic improvement strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».